MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
13252 a2200289 4500 |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
2000 |
| 020 ## - INTERNATIONAL STANDARD BOOK NUMBER |
|---|
| International Standard Book Number |
9701703898 |
| 040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
GAMADERO |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
GAMADERO |
| 041 ## - CÓDIGO DE IDIOMA |
|---|
| Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente |
Español |
| 050 00 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
QA276 |
| Cutter |
F69218 |
| Año |
2000 |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
FREUD JOHN E. |
| 245 ## - MENCIÓN DEL TÍTULO |
|---|
| Título |
Estadistica Matematica con Aplicaciones / |
| 250 ## - MENCION DE EDICION |
|---|
| Mención de edición |
6a Edición |
| 260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. |
|---|
| Nombre del editor, distribuidor, etc. |
PEARSON |
| Lugar de publicación, distribución, etc. |
México |
| Fecha de publicación, distribución, etc. |
2000 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
640p |
| Otras características físicas |
Ilustración |
| Dimensiones |
18.5 X 23.5 |
| 505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
1 ¿Qué es estadística? 1<br/>1.1 Introducción 1<br/>1.2 Caracterización de un conjunto de mediciones: métodos gráfi cos 3<br/>1.3 Caracterización de un conjunto de mediciones: métodos numéricos 8<br/>1.4 Forma en que se hacen inferencias 13<br/>1.5 Teoría y realidad 14<br/>1.6 Resumen 15<br/> 2 Probabilidad 20<br/>2.1 Introducción 20<br/>2.2 Probabilidad e inferencia 21<br/>2.3 Un repaso de notación de conjuntos 23<br/>2.4 Un modelo probabilístico para un experimento: el caso discreto 26<br/>2.5 Cálculo de la probabilidad de un evento: el método<br/>de punto muestral 35<br/>2.6 Herramientas para contar puntos muestrales 40<br/>2.7 Probabilidad condicional y la independencia de eventos 51<br/>2.8 Dos leyes de probabilidad 57<br/>CONTENIDO<br/><br/>vi Contenido<br/>2.9 Cálculo de la probabilidad de un evento: método de composición<br/>de evento 62<br/>2.10 Ley de probabilidad total y regla de Bayes 70<br/>2.11 Eventos numéricos y variables aleatorias 75<br/>2.12 Muestreo aleatorio 77<br/>2.13 Resumen 79<br/> 3 Variables aleatorias discretas y sus distribuciones<br/>de probabilidad 86<br/>3.1 Defi nición básica 86<br/>3.2 La distribución de probabilidad para una variable aleatoria discreta 87<br/>3.3 El valor esperado de una variable aleatoria o una función<br/>de una variable aleatoria 91<br/>3.4 La distribución de probabilidad binomial 100<br/>3.5 La distribución de probabilidad geométrica 114<br/>3.6 La distribución de probabilidad binomial negativa (opcional) 121<br/>3.7 La distribución de probabilidad hipergeométrica 125<br/>3.8 La distribución de probabilidad de Poisson 131<br/>3.9 Momentos y funciones generadoras de momento 138<br/>3.10 Funciones generadoras de probabilidad (opcional) 143<br/>3.11 Teorema de Tchebysheff 146<br/>3.12 Resumen 149<br/> 4 Variables continuas y sus distribuciones<br/>de probabilidad 157<br/>4.1 Introducción 157<br/>4.2 Distribución de probabilidad para una variable aleatoria continua 158<br/>4.3 Valores esperados para variables aleatorias continuas 170<br/>4.4 La distribución de probabilidad uniforme 174<br/>4.5 La distribución de probabilidad normal 178<br/>4.6 La distribución de probabilidad gamma 185<br/>4.7 La distribución de probabilidad beta 194<br/><br/>Contenido vii<br/>4.8 Algunos comentarios generales 201<br/>4.9 Otros valores esperados 202<br/>4.10 Teorema de Tchebysheff 207<br/>4.11 Valores esperados de funciones discontinuas y distribuciones mixtas<br/>de probabilidad (opcional) 210<br/>4.12 Resumen 214<br/> 5 Distribuciones de probabilidad<br/>multivariantes 223<br/>5.1 Introducción 223<br/>5.2 Distribuciones de probabilidad bivariantes y multivariantes 224<br/>5.3 Distribuciones de probabilidad marginal y condicional 235<br/>5.4 Variables aleatorias independientes 247<br/>5.5 El valor esperado de una función de variables aleatorias 255<br/>5.6 Teoremas especiales 258<br/>5.7 Covarianza de dos variables aleatorias 264<br/>5.8 Valor esperado y varianza de funciones lineales de variables<br/>aleatorias 270<br/>5.9 Distribución de probabilidad multinomial 279<br/>5.10 Distribución normal bivariante (opcional) 283<br/>5.11 Valores esperados condicionales 285<br/>5.12 Resumen 290<br/> 6 Funciones de variables aleatorias 296<br/>6.1 Introducción 296<br/>6.2 Determinación de la distribución de probabilidad de una función<br/>de variables aleatorias 297<br/>6.3 Método de las funciones de distribución 298<br/>6.4 Método de las transformaciones 310<br/>6.5 Método de las funciones generadoras de momento 318<br/>6.6 Transformaciones multivariantes usando jacobianos (opcional) 325<br/>6.7 Estadísticos de orden 333<br/>6.8 Resumen 341<br/><br/>viii Contenido<br/> 7 Distribuciones muestrales y el teorema<br/>del límite central 346<br/>7.1 Introducción 346<br/>7.2 Distribuciones muestrales relacionadas con la distribución normal 353<br/>7.3 Teorema del límite central 370<br/>7.4 Una demostración del teorema del límite central (opcional) 377<br/>7.5 Aproximación normal a la distribución binomial 378<br/>7.6 Resumen 385<br/> 8 Estimación 390<br/>8.1 Introducción 390<br/>8.2 Sesgo y error cuadrático medio de estimadores puntuales 392<br/>8.3 Algunos estimadores puntuales insesgados comunes 396<br/>8.4 Evaluación de la bondad de un estimador puntual 399<br/>8.5 Intervalos de confi anza 406<br/>8.6 Intervalos de confi anza en una muestra grande 411<br/>8.7 Selección del tamaño muestral 421<br/>8.8 Intervalos de confi anza de una muestra pequeña para m y m1 − m2 425<br/>8.9 Intervalos de confi anza para s2<br/> 434<br/>8.10 Resumen 437<br/> 9 Propiedades de los estimadores puntuales<br/>y métodos de estimación 444<br/>9.1 Introducción 444<br/>9.2 Efi ciencia relativa 445<br/>9.3 Consistencia 448<br/>9.4 Sufi ciencia 459<br/>9.5 Teorema de Rao–Blackwell y estimación insesgada<br/>de varianza mínima 464<br/>9.6 Método de momentos 472<br/>9.7 Método de máxima verosimilitud 476<br/>9.8 Algunas propiedades de los estimadores de máxima verosimilitud<br/>con muestras grandes (opcional) 483<br/>9.9 Resumen 485<br/><br/>Contenido ix<br/> 10 Prueba de hipótesis 488<br/>10.1 Introducción 488<br/>10.2 Elementos de una prueba estadística 489<br/>10.3 Pruebas comunes con muestras grandes 496<br/>10.4 Cálculo de las probabilidades del error tipo II y determinación del tamaño<br/>muestral para la prueba Z 507<br/>10.5 Relaciones entre los procedimientos de pruebas de hipótesis e intervalos de<br/>confi anza 511<br/>10.6 Otra forma de presentar los resultados de una prueba estadística: niveles de<br/>signifi cancia alcanzados o valores p 513<br/>10.7 Algunos comentarios respecto a la teoría de la prueba de hipótesis 518<br/>10.8 Prueba de hipótesis con muestras pequeñas para m y m1 − m2 520<br/>10.9 Pruebas de hipótesis referentes a varianzas 530<br/>10.10 Potencia de las pruebas y el lema de Neyman-Pearson 540<br/>10.11 Pruebas de razón de probabilidad 549<br/>10.12 Resumen 556<br/> 11 Modelos lineales y estimación por<br/>mínimos cuadrados 563<br/>11.1 Introducción 564<br/>11.2 Modelos estadísticos lineales 566<br/>11.3 Método de mínimos cuadrados 569<br/>11.4 Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados: regresión lineal<br/>simple 577<br/>11.5 Inferencias respecto a los parámetros bi 584<br/>11.6 Inferencias respecto a funciones lineales de los parámetros del modelo:<br/>regresión lineal simple 589<br/>11.7 Predicción de un valor particular de Y mediante regresión lineal simple 593<br/>11.8 Correlación 598<br/>11.9 Algunos ejemplos prácticos 604<br/>11.10 Ajuste del modelo lineal mediante matrices 609<br/>11.11 Funciones lineales de los parámetros del modelo: regresión lineal múltiple 615<br/>11.12 Inferencias respecto a funciones lineales de los parámetros del modelo:<br/>regresión lineal múltiple 616<br/><br/>x Contenido<br/>11.13 Predicción de un valor particular de Y mediante regresión múltiple 622<br/>11.14 Una prueba para H0: bg+1 = bg+2 = ⋅ ⋅ ⋅ = bk = 0 624<br/>11.15 Resumen y conclusiones 633<br/> 12 Consideraciones al diseñar<br/>experimentos 640<br/>12.1 Los elementos que afectan la información en una muestra 640<br/>12.2 Diseño de experimentos para aumentar la precisión 641<br/>12.3 El experimento de observaciones pareadas 644<br/>12.4 Algunos diseños experimentales elementales 651<br/>12.5 Resumen 657<br/> 13 El análisis de varianza 661<br/>13.1 Introducción 661<br/>13.2 Procedimiento del análisis de varianza 662<br/>13.3 Comparación de más de dos medias: análisis de varianza para<br/>un diseño de un factor 667<br/>13.4 Tabla de análisis de varianza para un diseño de un factor 671<br/>13.5 Modelo estadístico para el diseño de un factor 677<br/>13.6 Prueba de aditividad de las sumas de cuadrados y E(MST) para<br/>un diseño de un factor (opcional) 679<br/>13.7 Estimación en un diseño de un factor 681<br/>13.8 Modelo estadístico para el diseño de bloques aleatorizado 686<br/>13.9 El análisis de varianza para el diseño de bloques aleatorizado 688<br/>13.10 Estimación en el diseño de bloques aleatorizado 695<br/>13.11 Selección del tamaño muestral 696<br/>13.12 Intervalos de confi anza simultáneos para más de un parámetro 698<br/>13.13 Análisis de varianza usando modelos lineales 701<br/>13.14 Resumen 705<br/> 14 Análisis de datos categóricos 713<br/>14.1 Descripción del experimento 713<br/>14.2 Prueba ji cuadrada 714<br/>14.3 Prueba de una hipótesis con respecto a probabilidades especifi cadas por<br/>celda: una prueba de la bondad de ajuste 716<br/><br/>Contenido xi<br/>14.4 Tablas de contingencia 721<br/>14.5 Tablas r × c con totales fi jos de renglón o columna 729<br/>14.6 Otras aplicaciones 734<br/>14.7 Resumen y conclusiones 736<br/> 15 Estadística no paramétrica 741<br/>15.1 Introducción 741<br/>15.2 Modelo general de desplazamiento (o cambio) de dos muestras 742<br/>15.3 Prueba de signos para un experimento de observaciones pareadas 744<br/>15.4 Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para un experimento de<br/>observaciones pareadas 750<br/>15.5 Uso de rangos para comparar dos distribuciones poblacionales: muestras<br/>aleatorias independientes 755<br/>15.6 Prueba U de Mann–Whitney: muestras aleatorias independientes 758<br/>15.7 La prueba de Kruskal–Wallis para un diseño de un factor 765<br/>15.8 La prueba de Friedman para diseños de bloques aleatorizados 771<br/>15.9 Prueba de corridas de ensayo: una prueba de aleatoriedad 777<br/>15.10 Coefi ciente de correlación de rangos 783<br/>15.11 Comentarios generales sobre las pruebas estadísticas no paramétricas 789<br/> 16 Introducción a los métodos de Bayes<br/>para inferencia 796<br/>16.1 Introducción 796<br/>16.2 Bayesianos previos, posteriores y estimadores 797<br/>16.3 Intervalos creíbles de Bayes 808<br/>16.4 Pruebas de hipótesis de Bayes 813<br/>16.5 Resumen y comentarios adicionales 816<br/> Apéndice 1 Matrices y otros resultados<br/>matemáticos útiles 821<br/>A1.1 Matrices y álgebra de matrices 821<br/>A1.2 Suma de matrices 822<br/>A1.3 Multiplicación de una matriz por un número real 823<br/>A1.4 Multiplicación de matrices 823<br/><br/>xii Contenido<br/>A1.5 Elementos identidad 825<br/>A1.6 La inversa de una matriz 827<br/>A1.7 La transpuesta de una matriz 828<br/>A1.8 Una expresión matricial para un sistema de ecuaciones lineales<br/>simultáneas 828<br/>A1.9 Inversión de una matriz 830<br/>A1.10 Resolución de un sistema de ecuaciones lineales simultáneas 834<br/>A1.11 Otros resultados matemáticos útiles 835<br/> Apéndice 2 Distribuciones, medias, varianzas y funciones<br/>generadoras de momento de probabilidad<br/>común 837<br/>Tabla 1 Distribuciones discretas 837<br/>Tabla 2 Distribuciones continuas 838<br/> Apéndice 3 Tablas 839<br/>Tabla 1 Probabilidades binomiales 839<br/>Tabla 2 Tabla de e–x<br/> 842<br/>Tabla 3 Probabilidades de Poisson 843<br/>Tabla 4 Áreas de curva normal 848<br/>Tabla 5 Puntos porcentuales de las distribuciones t 849<br/>Tabla 6 Puntos porcentuales de las distribuciones x2<br/> 850<br/>Tabla 7 Puntos porcentuales de las distribuciones F 852<br/>Tabla 8 Función de distribución de U 862<br/>Tabla 9 Valores críticos de T en los pares acoplados de Wilcoxon:<br/>prueba de rangos con signo, n = 5(1)50 868<br/>Tabla 10 Distribución del número total de corridas R en muestras<br/>de tamaño (n1, n2), P(R ≤ a) 870<br/>Tabla 11 Valores críticos de coefi ciente de correlación de rango de Spearman 872<br/>Tabla 12 Números aleatorios 873<br/>Respuestas 877<br/>Índice 896 |
| 520 ## - RESUMEN, ETC. |
|---|
| Resumen, etc. |
Descripción:Este clásico proporciona sólidos fundamentos matemáticos de la estadística para alumnos con conocimientos de Cálculo diferencial eDescripción:Este clásico proporciona sólidos fundamentos matemáticos de la estadística para alumnos con conocimientos de Cálculo diferencial e integral. Se desarrolla claramente la teoría demostrando los teoremas importantes, siendo su exposición clara y de buen nivel matemático. Se hace énfasis en el uso de computadoras para resolver problemas y se enseña al alumno a modelar situaciones donde interviene la incertidumbre. Además, contiene un buen número de problemas aplicados.Contenidos:Introducción. Probabilidad. Distribuciones de probabilidad y densidades de probabilidad. Esperanza matemática. Distribuciones de probabilidad especiales. Densidades de probabilidad especiales. Funciones de variables aleatorias. Distribuciones de muestreo. Teoría de la decisión. Estimación. Estimación: aplicaciones. Prueba de hipótesis. Prueba de hipótesis: aplicaciones. Regresión y correlación. Análisis de varianza. Métodos no paramétricos. Apéndices: Distribuciones de probabilidad especiales. Densidades de probabilidad especiales. Tablas estadísticas. Respuestas a ejercicios de numeración impar. Índice.Introducción. Probabilidad. Distribuciones de probabilidad y densidades de probabilidad. Esperanza matemática. Distribuciones de probabilidad especiales. Densidades de probabilidad especiales. Funciones de variables aleatorias. Distribuciones de muestreo. Teoría de la decisión. Estimación. Estimación: aplicaciones. Prueba de hipótesis. Prueba de hipótesis: aplicaciones. Regresión y correlación. Análisis de varianza. Métodos no paramétricos. Apéndices: Distribuciones de probabilidad especiales. Densidades de probabilidad especiales. Tablas estadísticas. Respuestas a ejercicios de numeración impar. |
| 526 ## - NOTA DE INFORMACIÓN SOBRE EL PROGRAMA DE ESTUDIO |
|---|
| Program name |
Ingenieria en Gestion Empresarial |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Probabilidad y estadística |
| 9 (RLIN) |
141 |
| 700 ## - ENTRADA AGREGADA--NOMBRE PERSONAL |
|---|
| Nombre de persona |
MILLER IRWIN |
| 700 ## - ENTRADA AGREGADA--NOMBRE PERSONAL |
|---|
| Nombre de persona |
MILLER MARYLEES |
| 942 ## - ELEMENTOS DE ENTRADA SECUNDARIOS (KOHA) |
|---|
| Tipo de ítem Koha |
Libro |
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Clasificación Decimal Dewey |
| Edición |
6a Edición |
| 945 ## - CATALOGADORES |
|---|
| Número del Creador del Registro |
1 |
| Nombre del Creador del Registro |
admin |
| Número de último modificador del registro |
1274 |
| Nombre del último modificador del registro |
Gabriel Martínez Valadez |
